文章高频词生成词云的方法

最近在学python3一直遇到这个错误,在网上查了很多,说是windows系统的问题云云。

import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask=imread("C:\\Users\\sgl\\Pictures\Fivestar.jpg") #添加图片,图片需要改为白底
f=open("新时代中国特色社会主义.txt","r", encoding="gbk") #如utf-8报错则改为 gbk
t=f.read()
f.close()
ls=jieba.lcut(t) #分词,赋值给列表
txt=" ".join(ls) #词与词之间加空格
w = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path="msyhl.ttc", height=700, background_color="white", mask=mask, max_words=1255)
w.generate(txt)
w.to_file("wordcloud.png")

 

此程序执行之后出现错误,说是无法转成utf-8。

解决方法:
将utf-8改成gbk

f=open("关于实施乡村振兴战略的意见.txt",'r+',encoding='gbk')
1
2
运行程序结果如下,不再报错。


utf-8与gbk的区别与联系:
字符均使用双字节来表示,只不过为区分中文,将其最高位都定成1。
至于UTF-8编码则是用以解决国际上字符的一种多字节编码,它对英文使用8位(即一个字节),中文使用24位(三个字节)来编码。对于英文字符较多的论坛则用UTF-8节省空间。
GBK包含全部中文字符;UTF-8则包含全世界所有国家需要用到的字符。
GBK是在国家标准GB2312基础上扩容后兼容GB2312的标准(好像还不是国家标准)
UTF-8编码的文字可以在各国各种支持UTF8字符集的浏览器上显示。
比如,如果是UTF8编码,则在外国人的英文IE上也能显示中文,而无需他们下载IE的中文语言支持包。 所以,对于英文比较多的论坛 ,使用GBK则每个字符占用2个字节,而使用UTF-8英文却只占一个字节。
UTF8是国际编码,它的通用性比较好,外国人也可以浏览论坛,GBK是国家编码,通用性比UTF8差,不过UTF8占用的数据库比GBK大
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作者:wardseptember
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/wardseptember/article/details/80198857
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/CSUT-Ryan/p/11174921.html

### 使用Python生成图并显示高频词频率 为了实现这一目标,可以采用`wordcloud`库以及`matplotlib`来进行可视化展示。下面是一个简单的例子,该实例展示了如何通过给定的一段文本创建图,并且能够显示出高频词汇及其出现的次数。 #### 安装必要的包 首先确保安装了所需的软件包: ```bash pip install wordcloud matplotlib jieba pandas ``` #### 导入所需模块 接着导入需要用到的Python库: ```python import jieba # 中文分工具 from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ``` #### 准备数据源 这里假设有一个字符串变量`text`包含了待分析的文字内容。如果是中文文档,则需要先对其进行分处理[^3]。 ```python # 假设 text 是已经获取到的目标文章正文部分 words = " ".join(jieba.cut(text)) ``` #### 统计频 对于经过预处理后的语列表,可以通过`Counter`类轻松计算出各个单出现的次数。 ```python word_counts = Counter(words.split()) top_words = dict(word_counts.most_common(10)) # 获取前十个最常出现的 print(top_words) ``` #### 创建对象 设置参数以定义最终呈现出来的样式效果,比如字体路径、宽度高度等属性。 ```python wc = WordCloud( font_path='simhei.ttf', # 设置字体以便支持中文字符 width=800, height=400, background_color="white" ).generate_from_frequencies(top_words) # 根据频字典生成图像 ``` #### 展示图表 最后一步便是调用Matplotlib函数来渲染图片并且保存至本地文件系统中去。 ```python plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() ``` 上述过程不仅实现了基于输入文本构建的功能,同时也提取出了排名靠前的一些关键项供进一步研究使用[^2]。
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